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考虑信号特点的合成量子启发结构元素被引量：3: 2015年; 受量子理论启发,结合数学形态滤波器中的膨胀算子,提出合成量子启发结构元素(Compound quantum-inspired structuring element,CQSE),用于增强故障振动信号中的冲击响应成分。CQSE综合考虑了信号的局部特征和随机性,其高度能够跟随信号的变化进行动态调整。首先,建立了量子启发结构元素(Quantum-inspired structuring element,QSE)的基本数学表达式。随后,采用峭度描述冲击响应信号的局部特征,并用于生成QSE在实数空间的单一形式(Single form in real space,SFRS)的高度;采用信号的归一化振动大小描述信号的随机性,并用于计算不同SFRS出现的量子概率。然后,结合量子概率,通过数学期望,对不同的SFRS进行合成,获得应用于膨胀算子的CQSE。最后,将CQSE应用于轴承故障诊断,有效地增强了故障信息。; 张培林陈彦龙王怀光李胜; 关键词：仪器仪表技术量子理论随机性

自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法: 2014年; 受量子理论启发,提出自适应Laplace统计模型下的量子降噪算法,并将其成功应用于机械故障诊断。建立起带自适应参数的Laplace概率密度函数模型,提高统计模型的适用性;结合贝叶斯估计理论,推导出小波系数收缩函数;利用父-子代小波系数的相关性,提出量子叠加态信号与噪声出现概率,并推导出基于量子叠加态参数估计的方差公式,实现小波系数的非线性收缩。通过仿真试验和轴承故障诊断实例分别对此算法进行分析和验证,结果表明,该算法均具有良好的降噪效果,可以有效地对机械振动信号进行降噪。; 陈彦龙张培林王怀光; 关键词：降噪措施概率统计量子力学

基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取被引量：8: 2013年; 针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了一种基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取方法。首先,通过奇异值分解将原始轴承振动信号分解为一系列能够线性叠加的分量信号,利用故障特征分量和噪声分量在奇异值上的差异,根据奇异值差分谱的性质筛选出有效奇异值,选择包含故障特征的分量重构信号。针对奇异值分解去噪后仍存在残余噪声,采用改进包络分析,在频域中进一步去除重构信号中的残余噪声。最后对实测轴承信号进行分析,准确地提取到故障特征明显、故障频率突出的轴承故障信号,完成故障诊断。; 杨望灿张培林王怀光陈彦龙; 关键词：滚动轴承特征提取

压缩感知中测量矩阵构造综述被引量：24: 2017年; 压缩感知测量矩阵构造方式多样并不断发展,为梳理现有研究成果,掌握测量矩阵发展动态,对压缩感知测量矩阵构造进行系统介绍。首先,针对传统信号采集理论存在的信息冗余问题,阐述了压缩感知理论在信号采集过程中资源利用率高、存储空间小的优势;其次,以压缩感知理论框架为基础,从测量矩阵构造原则、测量矩阵产生方法、测量矩阵结构设计、测量矩阵优化方法四个方面,对压缩感知测量矩阵构造进行分析,讨论了测量矩阵构造过程中不同原则、结构、方法的优势;最后,在总结现有研究成果的基础上,对测量矩阵的发展方向进行了展望。; 王强张培林王怀光杨望灿陈彦龙; 关键词：压缩感知测量矩阵信号重构信号采集

基于EEMD与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取被引量：8: 2014年; 针对齿轮振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取方法。首先,利用EEMD方法将齿轮振动信号分解为若干个平稳的本征模态函数(IMF)分量。EEMD方法利用正态分布白噪声的二进尺度分解特性,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠现象。但由于背景噪声和残余辅助白噪声的影响,EEMD分解得到的IMF分量难以准确提取齿轮故障特征。利用奇异值分解(SVD)对IMF分量进行消噪和重构,根据奇异熵增量谱确定重构阶次,准确地提取齿轮的故障特征频率。仿真信号分析和齿轮箱齿轮故障实验验证了该方法的准确性和有效性。; 杨望灿张培林吴定海陈彦龙; 关键词：齿轮故障特征提取

离散余弦变换在轴承故障诊断中的应用被引量：1: 2012年; 针对轴承故障难以快速诊断的问题,提出了基于离散余弦变换(DCT)和Hilbert变换提取轴承损伤的特征信息新方法。首先采用离散余弦变换对时域信号进行处理获得系数,再合理选择离散余弦变换系数重构信号,用Hibert包络分析重构信号并从中提取特征频率。实际应用表明,该方法能快速、准确地检测出轴承损伤,可有效应用于轴承故障的在线监测与诊断。; 陈彦龙张培林徐超王怀光; 关键词：离散余弦变换故障诊断特征提取轴承信号重构

基于改进半监督局部保持投影算法的故障诊断被引量：13: 2015年; 为解决在少量标记样本的条件下故障诊断困难的问题,提出一种基于改进半监督局部保持投影(ISS-LPP)的故障诊断方法。ISS-LPP算法利用部分标记样本的标签信息调整原始特征空间中样本间的权值矩阵,并根据所有样本在特征空间的分布情况自适应的调整邻域参数,寻找数据的低维本质流形,得到原始特征空间样本数据的低维特征向量和投影转换矩阵。以得到的低维特征向量为输入,建立分类器,识别和判断故障类型。将ISS-LPP算法应用于滚动轴承的故障诊断。实验结果表明:该方法能够在标记样本较少时,提高轴承的故障诊断精度。; 杨望灿张培林吴定海陈彦龙; 关键词：故障诊断权值矩阵滚动轴承

DCT和相关分析在轴承故障诊断中的应用被引量：6: 2013年; 针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种在频域进行相关分析诊断故障的新方法。将振动信号进行离散余弦变换得到频域系数,对频域系数自动分段,对不同分段情况下的频域系数进行相关分析,比较不同分段情况下的相关系数,取其最大值,对应的频率即为故障频率。该方法克服了时域内相关分析受噪声影响导致诊断不准确的缺点,在信号含噪声情况下诊断结果稳定、准确。SKF 6205-2RS轴承诊断实例说明该方法的可用性。; 陈彦龙张培林伍晓亮吴定海李兵; 关键词：频域离散余弦变换故障诊断

半导体制冷技术研究综述被引量：11: 2012年; 介绍了半导体制冷技术的原理及其在工程上的应用,分析了该技术的应用发展前景,探讨了影响半导体制冷性能的因素,并指出了半导体制冷技术存在的问题和发展趋势。; 王怀光吴定海陈彦龙范红波张云强; 关键词：半导体制冷散热

基于DCT和GA-SVM的轴承故障诊断被引量：3: 2012年; 针对轴承故障振动信号特点,提出一种基于离散余弦变换(DCT)、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)的轴承故障诊断方法。利用DCT的能量聚集性在广义频域建立原始特征向量集,运用GA以SVM的最低分类错误率为目标函数建立故障特征向量集,使用SVM完成轴承故障诊断。分别对轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障进行故障诊断,结果表明,该方法能够准确诊断轴承故障。; 陈彦龙张培林李兵徐超王国德; 关键词：故障诊断离散余弦变换支持向量机轴承振动信号

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陈彦龙

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